basic MPC 基本的模型预测控制程序

资 源 简 介

basic MPC 基本的模型预测控制程序

详 情 说 明

模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，广泛用于工业自动化、机器人控制和过程优化等领域。其核心思想是利用动态模型预测系统未来行为，并通过在线优化计算最优控制输入。

基本的MPC程序通常包含以下几个关键步骤：

系统建模：首先需要建立被控对象的数学模型，可以是状态空间模型或传递函数形式。在MATLAB中，可以使用`ss`或`tf`函数构建线性模型。对于非线性系统，可能需要局部线性化或直接采用非线性优化方法。

预测时域与控制时域：MPC通过预测未来若干步的系统响应（预测时域）来计算最优控制序列，但通常只执行第一步的控制量（控制时域）。这两个参数对控制效果和计算负担有直接影响。

优化问题构建：在每一步控制周期内，MPC求解一个带约束的优化问题，目标函数通常包含跟踪误差和控制量的加权惩罚。MATLAB的`quadprog`或`MPC工具箱`中的函数可用来求解这类二次规划问题。

约束处理：实际系统往往存在输入输出约束（如执行器饱和、安全限幅等）。MPC的优势之一就是能够显式处理这些约束，保证控制策略的可行性和安全性。

滚动时域实施：MPC采用"滚动优化"策略——每次求解优化问题后，只应用第一个控制量，并在下一个采样周期重新预测和优化。这种机制使MPC具有良好的抗干扰能力。

在MATLAB中实现基础MPC时，可以手动编写优化代码，也可以利用Control System Toolbox提供的`mpc`对象简化设计流程。后者支持自动生成预测控制器，并提供了仿真和调试工具。

对于初学者而言，理解MPC的关键在于掌握其"预测-优化-反馈"的闭环机制，以及如何处理实时计算与系统动态之间的平衡。